复合词的后果：探究复合词及其语义表示
计算与语言
2025-11-03 v1
摘要
本研究探究了计算嵌入如何与人类语义判断在处理英语复合词时的对齐情况。我们将静态词向量（GloVe）和上下文化嵌入（BERT）与来自心理语言学数据集的人类评分（词义支配度 LMD 和语义透明度 ST）进行比较。使用关联强度（Edinburgh Associative Thesaurus）、频率（BNC）和可预测性（LaDEC）度量，我们计算了嵌入派生的 LMD 和 ST 指标，并通过斯皮尔曼相关和回归分析评估其与人类判断之间的关系。我们的结果表明，BERT 嵌入比 GloVe 更好地捕捉了组合语义，而可预测性评分在人类和模型数据中都是语义透明度的强预测因子。这些发现推进了计算心理语言学，阐明了驱动复合词处理的因素，为基于嵌入的语义建模提供了见解。
引用
@article{arxiv.2510.27477,
title = {The aftermath of compounds: Investigating Compounds and their Semantic Representations},
author = {Swarang Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.27477},
year = {2025}
}
备注
IJCNLP-AACL SRW 2025